中国医院杂志

期刊简介

杂志概要 中国医疗领域的权威性期刊 《中国医院》杂志2001年经国家科技部和新闻出版总署批准,1997年6月正式面向国内外公开发行。 《中国医院》由中华人民共和国卫生部主管、中国医院协会(原“中华医院管理学会”)主办,是 中国医院协会会刊。 《中国医院》具有行业指导性和权威性,被中国科学技术信息研究所收录为中国科技论文统计源期 刊(中国科技核心期刊),是中国医疗卫生领域强势媒体。 《中国医院》高度准确的市场定位与其一贯为读者竭诚服务的务实风格,使其成为连接相关厂商与 中国医疗机构的便捷桥梁,传播中国医院信息的主流期刊。 《中国医院》使用中文出版,面向国内外发行,月刊,大16开本,内文铜版纸印刷,四封及目次、 插页彩色印刷,内文双色印刷。 杂志宗旨 创新 厚载 求实 贴近医院 服务医院 《中国医院》秉承创新、厚载、求实,贴近医院、服务医院的编辑方针,始终以读者为本,引领潮流。传播现代经营理念,报道学科重大进展,交流先进经验,发布权威信息,融导向性、先进性、学术性、权威性与实用性为一体。 《中国医院》以学术论文和实地采访报道相结合的形式,依托中国医院协会及其二十多个分会/专业委员会,聚集全国大型医院院长和医院管理专家学者,组成权威性编委会,与各省市自治区医院管理学会、协会联系紧密。其以高品质的编辑和印制质量,全面的资讯服务,成为读者十分信赖的读物。 《中国医院》的报道内容包括:医疗卫生领域权威人士访谈或论述、就医院管理经营焦点或热点问题的特别策划、政策法规及权威信息发布、著名医学专家的从医感悟、医院管理创新、管理实务、医疗机构维权与自律、医院质量、医院评审、医院安全、医院护理、医院IT、医院药事、医院文化、医患之间、学科建设、医院与法制、医院人力资源、医院后勤、医院感染管理、病案管理、门急诊管理、实验室管理、医院建筑、院长之声、医院采风、海外视窗等。 发行分布 传播中国医院信息的主流期刊 《中国医院》面向县级以上医疗机构的医院管理工作者、医疗机构科室主任、护理管理工作者、卫生行政管理人员、医务人员以及热心和关注医疗服务的各界人士。 《中国医院》杂志社办理邮购业务,自办发行。 《中国医院》在中国各地数以万计的邮局办理订阅。 《中国医院》通讯员遍布全国31个省市自治区和香港、澳门的医疗机构、卫生行政部门、医学院校,他们在及时向杂志社传递本地医疗机构运营动态的同时,随时征求读者对杂志的意见和建议,并负责向本地医疗机构宣传征订本刊。 《中国医院》同享、传阅率: 7~8人,月均读者总数:255600人。 编委会主任委员 曹荣桂 社长、主编 张宝库 编辑部主任、副主编 郝秀兰 法律顾问 郑雪倩 发行总监 郝秀兰(兼) 美术主管 吴亦锋 广告部经理 袁英君 网站管理 吴亦锋(兼) 编 务 赵 珊 杂志官网 www.chaj.com.cn 广告经营许可证 京宣工商广字第0056号 出 版 中国医院杂志社 印 刷 北京华联印刷有限公司 发 行 国内:北京报刊发行局 国外:中国国际图书贸易总公司 订 阅 全国各地邮局(代号:2-743) 邮 购 中国医院杂志社 100078,北京市南三环东路27号院6号楼402室 电话:(010)87677703 传真:(010)87677705 定价:每期16.00元,全年192.00元 中国标准刊号 ISSN 1671-0592 CN11-4674/R

数据偏差在时间序列分析中的影响是否可以通过模型验证来检测?

时间:2024-11-28 17:10:21

概述

在时间序列分析中,模型验证是评估模型性能和准确性的重要环节。常用的模型验证方法包括交叉验证、样本外验证等。交叉验证是将数据分为多个子集,通过轮流将不同子集作为测试集,其余子集作为训练集来评估模型在不同数据片段上的性能。样本外验证则是使用模型未训练过的数据来检验模型的预测能力。

通过模型验证检测数据偏差的可行性

残差分析
在时间序列模型(如 ARIMA 模型)中,残差是观测值与预测值之间的差异。如果数据没有偏差,残差应该是随机分布的,并且均值接近零,方差相对稳定。通过对残差进行分析,如绘制残差图(包括残差的序列图、残差与预测值的散点图等),可以检查数据偏差的迹象。如果残差呈现出明显的模式,如系统性的趋势(递增或递减)、周期性或者与时间相关的波动,这可能暗示数据存在偏差。

模型拟合优度指标变化

利用模型拟合优度指标,如均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等,可以评估模型对数据的拟合程度。在验证过程中,如果数据存在偏差,这些指标可能会表现出异常。一般来说,数据偏差可能导致模型拟合优度下降,RMSE 和 MAE 等指标值增大。

模型稳定性检验

时间序列模型的稳定性对于准确预测至关重要。通过对模型进行稳定性检验,如检查模型参数在不同数据子集或不同时间段是否保持稳定,可以发现数据偏差的影响。

模型验证的局限性

模型假设的影响:模型验证方法本身是基于一定的假设前提。例如,许多时间序列模型假设残差是独立同分布的正态分布。如果数据偏差导致违反这些假设,模型验证方法可能无法准确检测偏差。

复杂偏差情况的挑战:对于复杂的数据偏差情况,如多个因素共同导致的数据偏差或者数据偏差与时间序列的内在结构相互交织,模型验证方法可能难以准确识别偏差的来源和性质。

样本数据的限制:模型验证依赖于样本数据的质量和代表性。如果样本数据本身就存在偏差,并且这种偏差在训练集和测试集中都存在,那么模型验证可能无法有效检测偏差。此外,样本数据的大小也会影响验证效果。如果样本量过小,模型验证的统计功效可能较低,难以检测到数据偏差对模型性能的微妙影响。